Rôle IA · Offre ouverte

ML Engineer — remote Tunisia

InstaDeep

Cette annonce est pensée pour les profils IA : compétences et outils clairs pour savoir si le poste correspond avant de postuler — et pour réduire les mauvais matchs au screening.

4 compétences2 outils

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En bref

Modalités de travail, lieu et dates clés de l’annonce.

Type d’emploi: Temps plein
Lieu de travail: Remote
Localisation: Remote · Tunisia
Rémunération: EUR 35k–52k/year + bonus
Niveau d’expérience: Senior
Équipe: Applied research
Avantages

À propos du poste

Ce que l’équipe cherche et comment le rôle s’inscrit dans l’organisation.

InstaDeep is hiring a Senior ML Engineer — remote Tunisia on the Applied research team (Remote · Remote, Tunisia). This is a hands-on role in LLM & generative AI—not a generic “AI enthusiast” post.

You will own LLM features, retrieval, agents, and evaluation end to end: problem framing, offline evaluation, safe rollout, and iteration from production signals. Success is measured with clear metrics (quality, latency, cost, or business KPIs)—not slide decks alone.

InstaDeep offers remote ML roles based in Tunisia — decision AI with global clients.

Productize research into client systems with reproducible evals and GPU discipline.

Missions

Ship DL/LLM features from notebook to monitored production.
Document benchmarks and rollback plans for enterprise handover.

Stack & environment

Python, PyTorch, Kubernetes, AWS.

What we look for

Production ML; remote Tunisia eligibility.

Compétences recherchées

Ce que chaque compétence implique pour ce poste — pas une simple liste de mots-clés.

Python
Production Python for data pipelines, model code, APIs, and automated tests—not notebook-only workflows.
LangChain
Orchestrating LLM chains, tools, and retrieval with observable steps and failure handling.
PyTorch

Outils & stack

Plateformes et produits mentionnés pour ce rôle (API, IDE, bases vectorielles, CRM, design, etc.).

KubernetesTool
Deploying and scaling model services with health checks, autoscaling, and rollout discipline.
AWSTool
Regular use of AWS in the LLM & generative AI stack—configuration, debugging, and team conventions.

Vous êtes un bon profil si…

Adapté à cette annonce — utilisez ces points pour vérifier votre adéquation avant de postuler.

You can show evidence in your application: Production DL/LLM with reproducible evals and client handover.
Several of these show up in recent shipped work—not only on your CV: Python, LangChain, PyTorch, Docker, and Kubernetes.
You have owned LLM features, retrieval, agents, and evaluation in production: debugging live issues, running postmortems, and iterating from real user or business signals.
You communicate clearly in writing, document decisions, and can overlap with the team’s core hours for pairing and incident response.
You explain trade-offs (quality, cost, latency, safety) in plain language—with numbers or examples, not buzzwords.

Postuler

Comptes candidats uniquement : ajoutez votre accroche et bio dans , et éventuellement un lien ou PDF de CV pour que les recruteurs voient votre CV complet. Puis rédigez une courte note — les candidatures utilisent l’e-mail de votre compte.

Ce que l’employeur demande

Production DL/LLM with reproducible evals and client handover.

Connectez-vous avec un compte candidat pour postuler

Inscrivez-vous, ajoutez une accroche et une bio, puis vous pourrez joindre un lien ou un PDF de CV dans Mon compte avant de postuler. Vos candidatures restent liées à votre profil et les employeurs voient plus facilement votre parcours.

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